Павло Ветеран

AI & Robotics Engineer / Prompt & Creative Developer
Контакти:
Telegram: t.me/SoldatOfff
Формат роботи: Віддалено / Релокація / Гнучкий графік
Професійний профіль
Спеціаліст із розгортання, оптимізації та налаштування локальних ШІ-систем, автономних AI-агентів та фізичних симуляцій для робототехніки й БПЛА. Поєдную технічну експертизу в розробці коду з креативними навичками у сфері AI-анімації, ігрового дизайну та генерації медіаконтенту. Відкритий до складних комерційних завдань та перспективних партнерських проектів.
Ключові компетенції (Skills)
1. AI / ML Інфраструктура та AI-Агенти
Розгортання локальних моделей: Встановлення, налаштування та оптимізація LLM й мультимодальних ШІ на власній серверній інфраструктурі чи потужних робочих станціях.
AI-Агенти (AI Agents): Проектування, запуск та налаштування автономних агентних систем (AutoGPT, LangChain, CrewAI тощо) для автоматизації бізнес-процесів, аналізу даних та виконання багатокрокових завдань.
Серверна оцінка: Розрахунок необхідних обчислювальних потужностей (VRAM, RAM, GPU-кластери) під завдання замовника.
2. Симуляції для робототехніки та БПЛА
Налаштування та запуск віртуального середовища та фізичних симуляцій у NVIDIA Isaac Sim, MuJoCo, Cosys-AirSim, Gazebo.
Симуляція поведінки дронів, автономних роботів та відпрацювання алгоритмів керування в безпечному цифровому середовищі.
3. Креативний AI & Game Design
Створення AI-мультфільмів та анімацій: Генерація відеоконтенту, робота з пайплайнами генеративного AI (Pika, Runway, Midjourney, ComfyUI тощо).
Game Design: Розробка ігрових концептів, дизайн інтерфейсів (UI/UX) та механік.
4. Розробка та Кодинг
Робота з кодом для інтеграції ШІ-рішень, написання скриптів автоматизації та зв'язки симуляторів з AI-моделями.
Послуги та напрямки співпраці
Консалтинг та аудит: Оцінка вашого заліза/серверів на відповідність вимогам для запуску локальних ШІ та AI-агентів.
Разгортання «під ключ»: Налаштування локальних LLM, генеративних систем та мультиагентних мереж на вашому обладнанні (з можливістю віддаленого доступу).
Симуляційне середовище: Налаштування Gazebo / Isaac Sim / MuJoCo / Cosys-AirSim під ваші моделі БПЛА чи робототехніки.
Пет-проекти та партнерство: Відкритий до безкоштовної участі в цікавих non-profit або стартап-проектах у сфері геймдеву, робототехніки та AI.

Мої роботи з генірація відео
https://youtube.com/shorts/7Hej1WD4018?si=VYqM7TO5EzenfFfY
https://youtube.com/@gloo-w3t?si=2KFNrty2yHPMcdvC
https://youtu.be/1ayuP_hYiG8?si=kaKOxNIgfGR5j7yb
https://youtube.com/shorts/mVQ-3pQgzio?si=AiKon1ms4dSMecYE
https://youtube.com/shorts/7Hej1WD4018?si=IAzw7fyNe_gvsp0

Пишу крипто монети на замовлення з наступним лістингом в пул
Пишу мобільні програми для індивідуального користування
або для лістингу на Гугл плей
Працюю з індивідуальними разовими замовленнями на фрілансі
Связь в телеграмм t.me/SoldatOfff
Инста [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)

import cv2
import numpy as np

def generate_zelenskyy_portrait(image_path):
"""
Generates a photographic portrait of Volodymyr Zelenskyy,
referencing the visual style and context of image_0.png.
"""
# 1. Define Core Elements
subject = "Volodymyr Zelenskyy"
expression = "intense, serious, direct gaze"
attire = "signature olive-green crew-neck tactical sweater"
background_elements = "out-of-focus wall displaying a collection of military and unit patches"

# 2. Construct Image Synthesis Prompt
# This is a high-level description for an image generation model.
# The model will interpret this text to create a photorealistic image.
prompt = f"A photorealistic, high-resolution portrait of {subject}, captured with an intense, direct gaze. He is wearing his signature {attire}. The background is a softly blurred (bokeh) interior setting, featuring a wall with a dense, out-of-focus collection of various Ukrainian military and unit patches, similar in density and type to those seen in image_0.png. Lighting is soft but focused, highlighting the textures of his face and clothing, with a shallow depth of field. The composition is a medium close-up. The resolution is 8K and highly detailed."

# Note: For a direct Python generation without AI, one would use OpenCV
# to load and display image_0.png, assuming it's in the working directory.
# To demonstrate the concept of 'code generation' as an AI call:
# (Using a hypothetical 'ai_image_generator' function)

try:
print(f"Requesting image generation for: {prompt}")
# generated_image = ai_image_generator(prompt)
# cv2.imwrite("generated_zelenskyy_portrait.jpg", generated_image)
# print("Image generated and saved as 'generated_zelenskyy_portrait.jpg'.")

# For demonstration, we will just display the referenced image.
img = cv2.imread(image_path)
if img is not None:
cv2.imshow("Zelenskyy Portrait (Reference)", img)
print(f"Displaying the referenced image: {image_path}")
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
else:
print(f"Error: Could not load reference image {image_path}.")

except Exception as e:
print(f"An error occurred: {e}")

if __name__ == "__main__":
# Ensure 'image_0.png' is in the same directory as this script.
reference_image_path = "image_0.png"
generate_zelenskyy_portrait(reference_image_path)